게임 개발에서 사실성은 몰입감을 높이기 위해서 중요한 요소로 고려된다. 이를 위하여 본 논문은 RPG에서 몬스터들의 이동을 기존의 에너지 모델을 적용하여 '정글 마스터' 게임을 개발하였다. 이 게임의 주요 시나리오는 정글에서 동물들이 살아남기 위하여 서로 공격하는 것이다. 기존의 에너지 모델이 추격 몬스터와 도망 몬스터가 1:1인 환경인 반면에 본 논문에서는 게임을 보다 재미있게 하기 위하여 그것을 n:1로 확장하였다. 그 결과 에너지 모델이 실제 게임에서도 효과적으로 적용될 수 있음과 보다 자연스럽게 이동하는 몬스터들을 구현할 수 있음을 보였다.
The aim of the paper is to present an object recognition method toward augmented reality system that utilizes existing education instruments that was designed without any consideration on image processing and recognition. The light reflection, sizes, shapes, and color range of the existing target education instruments are major hurdles to our object recognition. In addition, the real-time performance requirements on embedded devices and user experience constraints for children users are quite challenging issues to be solved for our image processing and object recognition approach. In order to meet these requirements we employed a method cascading light-weight weak classification methods that are complimentary each other to make a resultant complicated and highly accurate object classifier toward practically reasonable precision ratio. We implemented the proposed method and tested the performance by video with more than 11,700 frames of actual playing scenario. The experimental result showed 0.54% miss ratio and 1.35% false hit ratio.
With the rapid development of 5G technology, more and more network functions are interconnected and more popular. In order to effectively manage emerging network concepts, it allows any device object in the real world to be connected anywhere and at any time through the integration of device object recognition, interaction and raw data collection technologies. In addition, IP Multimedia Subsystem (IMS) is an architecture framework for transmitting IP-based information to the device object which can be represented as end user. Therefore, the Internet of Things and IP Multimedia Subsystem (IoT-IMS) communication platform can provide a convenient and fast way for user or device objects to deploy new application services effectively. In particular, in order to collect and manage the device information from IoT effectively in the IoT-IMS communication platform, an IoT Information Gateway (IIG) is proposed. Through the IoT Application Service (AS) scenario, the collected device information can be easily observed and managed in a unified way.
BLE protocol prevents MITM attacks with user interaction through some input/output devices such as keyboard or display. Therefore, If it use a device which has no input/output facility, it can be vulnerable to MITM attack. If messages to be sent to a control device is forged by MITM attack, the device can be abnormally operated by malicious attack from attacker. Therefore, we describes a scenario which has the vulnerabilities of the BLE network in this paper and propose countermeasure method against MITM attacks integrity violations. Its mechanism provides data confidentiality and integrity with MD5 and security key distribution of Diffie Helman's method. In order to verify the effectiveness of the countermeasure method proposed in this paper, we have conducted the experiments. As experiments, the message was sent 200 times and all of them successfully detected whether there was MITM attack or not. In addition, it took at most about 4.2ms delay time with proposed countermeasure method between devices even attacking was going on. It is expected that more secure data transmission can be achieved between IoT devices on a BLE network through the method proposed.
With the development of digital technology and the influence of the global pandemic, the metaverse, a three-dimensional virtual world, is receiving attention in society, economy and overall industry, and the manufacturing industry is also accepting it as a major strategic agenda for digital transformation. Therefore, in this study, the concept of the industry metaverse from the perspective of the manufacturing industry was defined, and the types of the industry metaverse were classified into four types by reflecting the characteristics of the manufacturing industry based on the general metaverse scenario presented in previous studies. These are Virtual behavior simulation, Augmented operation of business objects and Virtual experience simulation, Augmented decision of business subjects. In addition, through case analysis of solutions used in the manufacturing industry, it was confirmed that the central technology of the Industry Metaverse is the digital twin, and that it is being implemented by convergence with major digital technologies such as virtual reality, augmented reality, digital human, and AI. This study will be able to provide guidelines for future research on the metaverse from the perspective of the manufacturing industry and establishment of a digital transformation strategy for the industry.
본 논문에서는 MMT(MPEG Media Transport)와 MPEG-2 TS(Transport Stream)의 전달 오버헤드(overhead)를 비교한다. MPEG-2 TS는 DTV(Digital Television), IPTV(Internet Protocol Television), DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 등 디지털 방송 분야에서 압축된 오디오 및 비디오 데이터를 다중화하여 전송하기 위한 프로토콜로서 전 세계적으로 널리 사용되고 있다. MPEG-2 TS 표준은 1990년대 초에 제정되었으며, 그 후 20여 년이 지나면서 MPEG-2 TS의 많은 부분들이 오늘날의 방송과 통신 환경에 적합하지 않게 되었다. 이러한 상황에서, 2014년 MPEG(ISO/IEC JTC 1 SC 29/WG 11)에서는 MPEG-2 TS를 대체할 수 있는 차세대 멀티미디어 전달 표준으로서 MMT를 표준화하였다. 본 논문에서는 방송 서비스 시나리오를 가정하고, MMT와 MPEG-2 TS를 적용하여 그에 따른 전달 오버헤드를 계산하였다. 본 논문을 위해 연구실에서 제작한 전달 오버헤드 계산 소프트웨어를 사용하였으며, 계산 결과를 바탕으로 이 두 방식의 전달 오버헤드를 비교, 분석하였다.
스마트폰, 태블릿 PC, 넷북 등의 지능형 이동식 단말기 사용자의 급증과 IPTV와 같은 응용 서비스의 발전으로 멀티미디어 기반 응용 서비스의 수요가 증가하고 있다. 네트워크 자원이 한정되어 있는 상황에서 한정된 자원을 적절하게 조절하기 위한 다양한 정책들이 제안되고 있다. 사용자의 요구에 적합한 멀티미디어 서비스 제공을 위하여 IMS(IP Multimedia Subsystem)가 유무선 통합 제어망으로 각광을 받고 있으며, IMS의 PDF(Policy Decision Function)를 적용한 정책 기반 모델이 등장하고 있다. 본 논문에서는 IMS의 PDF에서 다양한 프로토콜을 적용한 QoS(Quality of Service) 적용 모델과 이를 이용한 사용자 시나리오를 제안한다.
Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.
기하학적 특성이 주어진 두 개 이상의 카메라를 사용하거나 한 개의 카메라를 이동시켜가면서 스테레오 영상을 얻을 때에, 카메라 설정 값의 차이, 조명의 변화 등으로 인해 광량의 변화가 발생한다. 하지만 색상 유사도를 기반으로 한 기존의 스테레오 정합 방법들은 정확한 대응점을 추정하지 못한다. 본 논문에서는 광량 변화에 강건하기 위한 방법으로 스테레오 영상에서 픽셀의 밝기 정보와 그라디언트 정보 및 텍스쳐 정보를 국부 기술자로 구성하는 새로운 방법을 제안하고, 엔트로피에 기반한 적응적 가중치를 국부 기술자에 부여하여 광량 변화에도 정확한 대응점을 추정할 수 있도록 한다. 제안하는 방법은 조명의 변화, 노출 시간의 차이로 인해 광량 변화가 발생된 Middlebury의 실험 영상을 통해 실험되었으며, 광량 변화에 강건한 최근의 방법들과 비교하였다. 그 결과, 제안하는 방법은 전체 영역에서의 오정합 비율이 약 5 % 정도로 비교하는 방법들보다 낮게 발생하여 가장 좋은 성능을 보여주었다.
가상현실의 높은 몰입감을 활용한 실감형 훈련 콘텐츠가 산업, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 현실에서 실시하기 힘든 고위험, 고비용이 발생하는 교육훈련을 최신 가상현실 기술을 적용하여 현실과 비슷한 환경에서 효율적이고 안전하게 체험하여 교육효과를 높일 수 있다. 본 논문은 실감형 가상훈련 콘텐츠를 체계적으로 관리하고 정의된 평가요소를 기반으로 훈련 결과를 도식화된 그림으로 가시화하는 관리 시스템을 소개한다. 관리 시스템은 콘텐츠에서 생성되는 정보를 데이터베이스에 저장하여 각 훈련생의 훈련 기록을 실용적으로 관리할 수 있다. 또한 콘텐츠 기반 시나리오 생성 방법으로 훈련 목표, 참여인원, 평가요소 등을 설정하여 하나의 콘텐츠를 여러 시나리오로 생성할 수 있다. 본 논문은 관리 시스템의 제작 방법과 그 결과를 적용 사례인 가상현실 훈련 콘텐츠 기반으로 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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